Python:如何在pandas列中只保留特定的值？
在pandas中，可以使用条件筛选的方式来只保留特定的值。以下是一种常见的方法：
- 使用布尔索引：通过创建一个布尔条件，将满足条件的行筛选出来，然后重新赋值给原始的DataFrame。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 保留'A'列中值为2和4的行
df = df[df['A'].isin([2, 4])]
print(df)输出结果为：
A B
1 2 b
3 4 d在这个例子中，我们使用df['A'].isin([2, 4])创建了一个布尔条件，该条件表示只保留'A'列中值为2和4的行。然后，我们将这个条件应用于DataFrame的索引中，以筛选出满足条件的行。
- 使用loc方法：loc方法可以根据条件选择行和列，可以用于只保留特定的值。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})
# 保留'A'列中值为2和4的行
df = df.loc[df['A'].isin([2, 4])]
print(df)输出结果为：
A B
1 2 b
3 4 d在这个例子中，我们使用df['A'].isin([2, 4])创建了一个布尔条件，该条件表示只保留'A'列中值为2和4的行。然后，我们使用loc方法将这个条件应用于DataFrame，以选择满足条件的行。
以上是在pandas中只保留特定值的两种常见方法。在实际应用中，可以根据具体需求选择适合的方法。
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